人工智能应用离开数据积累无异于”无米之炊”(料)
相关报告
- 2015-2020年中国工业机器人行业市场深度剖析及投资发展研究报告(2015-07-20)
- 2014-2018年中国机器人行业市场发展研究及投资咨询研究报告(2014-01-13)
- 2016-2022年中国智能机器人行业市场深度调查研究及投资咨询报告(2015-12-11)
- 2016-2022年中国工业机器人应用系统区域行业市场调查研究及发展分析报告(2015-11-05)
- 2015-2020年中国工业机器人行业市场重点层面调查研究报告(2015-08-28)
- 2016-2022年中国机器人行业市场深度调查研究及投资咨询报告(2016-04-15)
- 2015-2020年中国智能机器人行业深度调研及市场投资发展研究报告(2015-08-04)
- 2014-2018年中国机器人行业市场深度研究分析及投资决策咨询研究报告(2014-01-13)
- 2015-2019版智能机器人行业企业建设项目可行性研究报告(2014-11-17)
- 2015-2019年中国智能机器人企业拟IPO上市细分市场研究报告(2014-11-18)
数据资源作为人工智能的三大基础条件之一,其重要性不言而喻。基于深度学习的模型训练,正是
建立在大量样本数据的基础之上,样本数据的数量和质量,都将影响到模型表现的好坏,离开数据谈人工智能应用无异于“无米之炊”。
产学两界的数据积累差距因互联网而有所缩小但并未消除。除了在计算设施以及研发经费等因素的
影响,训练数据的可获得性是科技巨头,尤其是互联网巨头最明显的优势之一。虽然借助互联网的
发展和普及,学术界与产业界在数据积累方面的差距有所缩小,但并未消除,或许这也正是近年来
人工智能领域的泰斗人物纷纷加盟大型科技巨头,相关应用与研究成果越来越容易出现产业界实验
室的原因之一。目前公认的深度学习领域巨头之中,尚留在学术界的仅剩加拿大蒙特利尔大学的YoshuaBengio教授。学术巨头与科技巨头的结合,有力推动了人工智能应用的发展。
人工智能领域的泰斗人物纷纷加盟大型科技巨头

重视线上数据的作用,但不应忽视线下数据的价值。目前人工智能应用相对成熟的是基于社会和媒
体的互联网大数据。得益于互联网、移动互联网的迅速发展,线上数据的获取难度大幅降低,每一
个瞬间都会有无数的文本、语音、图片和视频等非结构化数据产生,为人工智能应用的实现提供了
充足的养料。同时必须承认,线下的生活以及生产场景,同样存在海量的数据,尤其是随着传感器
成本的下降和物联网的推进。但线下数据存在的问题是,如何确定数据的可用性,以及应当采集哪
些数据还有考究。在大家都关注基于互联网数据的人工智能应用时,人工智能技术在线下垂直领域中的应用或许将打开另一片空间。
本文地址:http://www.zwzyzx.com/show-269-232211-1.html
相关资讯
- 烽火通信:公司是国内少数在光通信领域布局全面的企业,光通信及大数据(2016-11-09)
- ibeacon—航空领域综合应用(2016-07-06)
- 美国机器人产业发展规模(2016-09-06)
- 国内应急平台软件的企业情况介绍(2014-11-07)
- 影响国内商业智能应用软件行业发展的不利因素(2015-04-11)
- 国内电子元件行业主要政策情况介绍(2014-07-02)
- 国内高清电视市场进一步发展(2014-12-17)
- 软件产业细分领域较多(2015-08-27)
合作媒体
最新报告
定制出版
热门报告
免责声明
中为咨询所引述的资料是用于行业市场研究以及讨论和交流,并注明出处,部分内容是由相关机构提供。若有异议请及时联系本公司,我们将立即依据相关法律对文章进行删除或作相应处理。查看详细》》